Алгоритмы идентификации и многорежимного управления ГТД на основе нейронных сетей

• Автор: Шилоносов, Антон Александрович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Уфа
• Количество страниц: 180 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ИДЕНТИФИКАЦИИ И МНОГОРЕЖИМНОГО УПРАВЛЕНИЯ ГТД.

1.1 Особенности ГТД как многорежимного объекта управления.

1.2 Анализ методов идентификации математических моделей ГТД

1.3 Анализ методов многорежимного управления ГТД

1.4 Анализ возможностей применения НС в задачах идентификации и

управления ГТД

Выводы по первой главе. Постановка задачи исследований

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА И МЕТОДИКИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ГТД И ЕГО ЭЛЕМЕНТОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ
2.1 Общая постановка задачи идентификации ГТД и его элементов на основе нейронных сетей
2.2 Выбор структуры нсйросстевой модели воздушных винтов ТВВД.
2.3 Обучение параметров нейросетевой модели воздушных винтов ТВВД
2.4 Методика идентификации ГТД и его элементов на основе нейронных
Выводы по второй главе
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ СИНТЕЗА НЕЙРОСЕТЕВЫХ РЕГУЛЯТОРОВ ГТД.
3.1 Выбор структуры многорежимного регулятора ГТД на основе принципа минимальной сложности.
3.2 Разработка и исследование алгоритмов настройки параметров нейросетевого регулятора
3.3 Синтез структуры и параметров многорежимного нейросетевого регулятора многомерного ГТД.
3.4 Синтез адаптивного нейросетевого регулятора ГТД.
Выводы по третьей главе.
ГЛАВА 4. АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ ТЕХНИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ НЕЙРОСЕТЕВЫХ РЕГУЛЯТОРОВ ГТД
4.1 Анализ методов программной реализации нейронных сетей
4.2 Анализ особенностей реализации нейросетевых регуляторов ГТД на базе бортовых ЭВМ.
4.3 Анализ особенностей реализации нейронных сетей на базе нейропроцессоров
4.4 Особенности проектирования и реализации нейросетевых регуляторов
ГТД на базе ПЛИС
Выводы по четвертой главе.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Решается задача синтеза структуры нейросетевого регулятора для многорежимной системы автоматического управления одномерного и многомерного ГТД, выбора способов инициализации (предварительного обучения) НС на основе анализа линеаризованной модели первого приближения НС-регулятора, выбора алгоритма обучения и критериев качества обучения нейросетевого регулятора в составе замкнутой САУ ГТД, рекомендации по on-line обучению и дообучению параметров НС-регуляторов САУ ГТД. В четвертой главе проводится анализ основных базисов (способов) реализации нейровычислений, выявлены области их предпочтительного применения в зависимости от уровня сложности решаемых задач управления и допустимых вычислительных затрат на реализацию в реальном времени на борту ЛА. ГЛАВА 1. Совершенствование конструкции и технологии изготовления ГТД, улучшение их рабочих параметров и характеристик, усложнение их условий эксплуатации требует появления принципиально новых классов систем управления, обладающих высокой точностью и надежностью, адекватных решаемым задачам и перспективам. Известно, что ГТД относится к классу многосвязных динамических объектов. Он состоит из большого числа достаточно сложных подсистем, взаимодействующих между собой: компрессор, камера сгорания, газовая турбина, реактивное сопло. ГТД относится к классу многорежимных (многофункциональных) объектов [, , ], так как количество подсистем и режимов их работы, характер их взаимодействия в процессе функционирования двигателя могут изменяться; кроме того, отдельные подсистемы управления ГТД могут функционировать самостоятельно. Работа авиационного двигателя на заданном режиме и переход с одного режима на другой, как правило, определяется положением рычага управления двигателем (РУД). У авиационных ГТД различных схем — ТРД, ТРДФ, ТРДЦ, ТРДЦФ, ТВД со свободной турбиной основными регулируемыми параметрами обычно являются частоты вращения роторов высокого и низкого давления, температура газа, давления и отношение давлений воздуха (или газа) по газовоздушному тракту двигателя. В качестве основных регулирующих воздействий используются изменения расхода основного и форсажного топлива, площади критического сечения сопла, положения направляющих аппаратов, углов установки лопастей самолетных винтов и несущих винтов вертолетов. Успешное осуществление процесса разработки САУ ГТД, удовлетворяющей требованиям качества и точности управления, надежности и экономичности в эксплуатации, затрудняется необходимостью принятия проектных решений при наличии дефицита априорной информации, т. С наиболее значительным уровнем неопределенности приходится сталкиваться на начальных стадиях проектирования САУ ГТД - при синтезе структуры и параметров алгоритмов управления. Понятие неопределенности является достаточно емким и включает в себя целую группу факторов, нередко называемых НЕ-факторами []. К ним относятся: неполнота проектной и рабочей информации о характеристиках двигателя, неточность описывающих его математических моделей, нечеткость представлений о характере газодинамических процессов, протекающих в двигателе, некорректность применения точных аналитических подходов при проектировании САУ ГТД. Источники неопределенностей, связанные с особенностями построения математических моделей САУ ГТД. ГТД, которой обычно оперируют разработчики САУ, что обуславливает неполную ее адекватность реальным процессам с точки зрения влияния нелинейностей, распределенности отдельных составляющих исследуемых процессов, наличия малых параметров и т. ГТД, характеризуемых соответствующими значениями тяги, частот вращения роторов турбокомпрессора, температур газа и давлений воздуха (газа) в различных сечениях двигателя. Источники неопределенностей, связанные с изменением состояния СА У вследствие изменения параметров подсистем управляющей ее части, а так же возможных отказов отдельных функциональных узлов. САУ. Источники неопределенностей, связанные с неоднозначно предсказуемым характером внешних воздействий на объект и систему в целом, включая помехи, флуктуации внешних условий, результат направленного противодействия противника и т.